Fakültesi Dergisi
Y.2018, C.23, S.3, s.1049-1070. Y.2018, Vol.23, No.3, pp.1049-1070. and Administrative Sciences
BELİRLENMİŞ DEĞİŞKENLERİN VERGİ GELİRLERİ ÜZERİNDEKİ
ETKİSİ: ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZİ
EFFECTS ON DETERMINED VARIANTS ON TAX REVENUES:
MULTIPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS
Recep KARABULUT* , Kudbeddin ŞEKER**
* Prof. Dr., İnönü Üniversitesi, İktisadi İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü,recep.karabulut@inonu.edu.tr, https://orcid.org/0000-0003-4927-9789
** Doktora Öğr., İnönü Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Bölümü, kudbeddinseker@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-6705-2890
ÖZ
Bu çalışmada, Türkiye ekonomisi için vergi gelirleri ile Türkiye’de 2002-2016 dönemine ait yıllık verilerle belirlenmiş değişkenler arasındaki ilişkiler çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılarak araştırılmıştır. İlk olarak modelde kullanılacak olan serilerin birim kök testleri yapılmış ve bu serilerin durağan olup olmadığı incelenmiştir. Değişkenlerin seviyelerine uygulanan birim kök test sonuçlarına göre seriler durağan değildir ve birim kök problemi içermektedirler. Bu nedenle serilerin ikincil farkları alınmış ve ikincil farklarının durağan olduğu belirlenmiştir. Daha sonra Breusch-Godfrey serial correlation LM test, heteroskedasite testi, model hata terimlerinin normal dağılım testi ve çoklu doğrusal bağlantı testleri gerçekleştirilmiştir. Bağımlı değişken olarak vergi gelirleri, bağımsız değişkenler olarak gayrisafi yurtiçi hasıla, döviz kuru, yapılan iadeler, toplam mükellef sayısı, enflasyon oranı, ihracat miktarı ve incelenen mükellef sayısı ele alınmıştır. Çoklu doğrusal regresyon analizi sonuçlarına göre; vergi gelirleri ile gayrisafi yurtiçi hasıla, döviz kuru, ihracat miktarı değişkenleri arasında anlamlı ilişkiler elde edilirken; toplam mükellef sayısı, enflasyon oranı, yapılan iadeler ve incelenen mükellef sayısı arasında anlamlı ilişkiler bulunamamıştır. Vergi gelirleri üzerinde en etkili değişkenin gayrisafi yurtiçi hasıla olduğu söylenebilir.
Anahtar Kelimeler: Vergi Gelirleri, Gayrisafi Yurtiçi Hasıla, Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi Jel Kodları: H26,H24, C51.
ABSTRACT
This study was investigated by multiple linear regression analysis using tax revenues to Turkey in the period 2002-2016 annual relations between variables that are determined by the data analysis of data for Turkey's economy. Firstly, series to be used in the model were applied unit root tests and examined whether they are stationary or not. According to the unit root test results applied to the levels of series, the series is not stationary and contains a unit root problem . For this reason, the secondary differences of the series were taken and it was examined that the secondary differences are stationary. Then Breusch-Godfrey serial correlation LM test, heteroskedasticity test, normal distribution test of model error terms and multiple linear connectivity tests were applied. Tax revenues as dependent variable; gross domestic product ,exchange rate, refunds , total number of taxpayers, inflation rate, export amount and number of taxpayers as independent variables, examined are considered. According to the results of multiple linear regression analysis; While it was obtained significant relationship between tax revenue and gross domestic product, exchange rate, export amount variables, not found significant relationship with total number of taxpayers, inflation rate, refunds back, number of taxpayers examined variables. It can said that the most effective variable on the tax revenue is gross domestic product.
Keywords: Tax Revenue, Gross Domestic Product, Multiple Linear Regression Analysis Jel Codes: H26, H24, C51.
1. GİRİŞ
Vergi, devletin kamu hizmetlerini yerine getirebilmesi için ihtiyaç duyduğu en önemli finansman kaynağıdır. Modern toplumlarda sosyal devlet anlayışının gelişmesiyle birlikte, ekonomik-sosyal hayata müdahale etme zorunluluğunun artışına paralel olarak finansman ihtiyacının da artması vergi gelirlerinin önemini artırmıştır. Kamu otoritesi vergi ile elde ettiği gelirlerini artırmaya çalışırken, verginin pasif/edilgen nesnesi durumunda olan vergi mükelleflerinin tutum ve davranışları da önem kazanmaktadır. Vergi kaynağını anayasadan alır. Anayasanın 73. maddesinde “Herkes, kamu giderlerini karşılamak üzere, mali gücüne göre, vergi ödemekle yükümlüdür” denilmektedir. Vergiler, kanunla konulur, değiştirilir veya kaldırılır. Vergisel düzenlemeler ile vergi gelirlerinin artırılması amaçlanır.
Vergi kavramı, tarihsel süreçte devletin meşruiyeti ile doğrudan bir ilişki içinde olmuştur. Ülke sınırları içinde ve dışında devlet ile bireyler arasında vatandaşlık bağlarının sağlanmasında bir araç olmuştur (Altay, 2017:146). Bireylerin ödeme güçleriyle orantılı olarak kamu hizmetlerinin maliyetlerine katılmak üzere vergi ödemeleri gerekmektedir (Giray, 2014:24). Verginin çeşitli tanımları yapılmıştır. Vergi, kamu hizmetlerinin maliyetini karşılamak üzere, devletin ekonomik birimlerden siyasi cebir altında ve karşılıksız olarak devlete kaynak aktarılmasıdır (Temiz, 2008:2). Vergiler, devlet tarafından kamu ihtiyaçlarını karşılamak üzere; mali güçlerine göre gerçek veya tüzel kişilerden, karşılıksız olarak ve egemenlik gücüne dayanarak yasayla alınan ekonomik değerlerdir (Bildirici, 1995:7). Vergi, kamu hizmetlerine harcanmak için hükümetin ve yerel yönetimlerin yasalara göre doğrudan doğruya veya bazı malların fiyatlarının üstüne ilave edilerek dolaylı yoldan herkesten topladığı paradır. Vergi, devlet veya devlet fonksiyonlarına sahip teşkilatlar tarafından bireylerden zorunlu veya zorlama ile para alınmasıdır. Vergi ulusal
bağımsızlığın karşılığı olarak bireylerden zora dayanılarak alınır (Şeker, 2006:7). Yapılan tanımların iki ortak noktası bulunmaktadır. Birincisi günümüzde devletin kamu ihtiyaçlarını karşılamak üzere yasalara dayanarak vergi alması, ikincisi vergilerin alınmasında mali gücün belirleyici öğe olmasıdır. Herkesten mali gücüne göre yasalara dayalı vergi alınmaktadır (Altay, 2017:147).
Vergi alacağı vergi kanunlarının vergiyi bağladıkları olayın meydana gelmesi veya hukuki durumun oluşması ile doğar. Vergi gelirlerini azaltan veya artıran çeşitli değişkenler bulunmaktadır. Vergi gelirlerini belirleyen değişkenler yapılan çalışmaların amacına, konusuna, elde edilmesi beklenen verilere ve zaman dilimine göre değişiklik göstermektedir. Zaman içinde vergi mevzuatımıza yeni vergi türleri eklendiği gibi, bazı vergi türleri de yürürlükten kaldırılmaktadır. Dolayısıyla bu değişkenler yapılan çalışmaların amacına göre farklı biçimlerde belirlenebilir. Bu çalışmada kullanılan değişkenler vergi gelirleri ile gayrisafi yurtiçi hasıla, döviz kuru, yapılan iadeler, toplam mükellef sayısı, enflasyon oranı, ihracat miktarı, incelenen mükellef sayısı, ülke nüfusu, gelir idaresi harcamaları, gelir idaresi başkanlığı insan kaynakları toplamı, denetim yapılan toplam mükellef sayısı, işsizlik oranları, gram altın fiyatları ve net asgari ücret gelirleri vergi gelirleri üzerinde etkili olabileceği düşünülen değişkenler olarak belirlenmiştir. Modele dahil edilen değişkenlerin belirlenmesi aşamasında yapılan regresyon modellerinin anlamlılık derecesi ölçülmüş ve çoklu doğrusal regresyon modelinin istatistiki olarak anlamlı olabilmesi için ülke nüfusu, gelir idaresi harcamaları, gelir idaresi başkanlığı insan kaynakları toplamı, denetim yapılan toplam mükellef sayısı, işsizlik oranları, gram altın fiyatları ve net asgari ücret serileri çalışmaya dahil edilmemiştir.
Vergi gelirleri ile vergi gelirlerini etkileyen faktörler karşılıklı etkileşim halindedir. Söz gelimi yüksek düzeydeki vergi hâsılatı
kamu kesimi borç yükünü azaltarak, faiz ve enflasyon üzerindeki baskıyı hafifletecek ekonomik istikrar ve büyüme için gerekli ekonomik iklimin oluşmasını kolaylaştıracaktır. Büyümeye bağlı olarak genişleyen bir ekonomi ile vergi gelirleri daha da artacak ve söz konusu süreç tekrar işleyerek makroekonomik dengeler daha kısa dönemde daha düşük bir maliyetle gerçekleşecektir. Enflasyon vergi gelirleri üzerinde bir takım olumsuz etkilere yol açar. Bu etkiler literatürde Tanzi etkisi olarak adlandırılmaktadır. Buna göre, verginin tahakkuku ile tahsilâtı arasındaki gecikmeye bağlı olarak enflasyon, vergi gelirlerinin reel değerini azaltmaktadır (Ekici, 2009:201-203).
Genelde vergi gelirlerinin artırılmasında, vergi oranlarının artırılması, vergi tabanının genişletilmesi ve yeni vergiler konulması gibi yöntemlere başvurulur. Vergi gelirlerinin artırılmasında özensizlik, yoksulluğu artırma gibi sosyal problemlere yol açmamalı, ekonomik karar ve tercihlerde sapmalara yol açarak ekonomik faaliyetleri ve büyümeyi olumsuz etkilememelidir (Kesik vd., 2014:191-192). Bir ülkenin vergilemede başarılı olabilmesi için vergi kanunlarının rasyonelliği yanında, vergi idaresinin kanunları etkin bir şekilde uygulayacak teknolojik alt yapıya, insan kaynağına ve denetim mekanizmasına sahip olması gerekmektedir. Devletin vergi gelirleri, vergi tabanının genişliği ve vergi oranlarının düzeyi ile de yakından bağlantılıdır. Vergi oranlarının makul düzeye çekildiği bir ortamda yeterli vergi gelirini sağlamak, ancak vergi tabanının genişletilmesi ve vergi idaresinin vergi kanunlarını etkin olarak uygulayacak şekilde güçlendirilmesi ile mümkündür. Vergi sisteminin temel görevi kamu hizmetlerinin gerçekleştirilmesi için gerekli finansmanı sağlamak olmakla birlikte zamanla ekonomik büyümenin teşviki, tasarrufların ve sermaye birikiminin artırılması, gelir dağılımının düzeltilmesi gibi ekonomik ve sosyal amaçlar da vergi sisteminin görevleri arasına girmiştir (Şeker, 2006:1). Türkiye’de Gelir İdaresi Başkanlığı tarafından mükelleflerin
vergilendirilmesi sürecinde elektronik ve bilişim sistemlerinden yararlanılmakta, mükelleflerin vergilendirilme süreci içinde teknolojinin imkânlarından yararlanma, daha hızlı ve açık, anlaşılır şekilde vergilendirilme sürecinin tamamlanması sağlanmaktadır.
Vergi cezaları, vergi inceleme oranları, bilişim teknolojilerinden yararlanma düzeyi, otomasyon sistemindeki aksaklıklar ve vergi denetim elemanlarının yetersizliği gibi faktörler vergi denetiminin etkinliğinde rol oynamaktadır. Vergi denetiminde etkinlik temin edilmesi ile devletin uygulamaya koyduğu mali politikaların başarı şansı artacaktır. Her ülkenin kendi koşulları doğrultusunda geliştireceği uygun bir vergi denetimi stratejisi ile mükellefler yükümlülükleri konusunda bilgilendirilecek, vergi kayıp ve kaçakları tespit edilip önleme imkânı doğacak ve dolayısıyla mükelleflerin kanunlara uygun hareket etmesi sağlanarak vergiye gönüllü uyum oranı artırılacaktır (Arslan ve Biniş, 2014:460).
Vergiden kaçınma, yaygın olarak vergi kanunlarına aykırı davranmadan, vergiyi yasal sınırlar içerisinde azaltma eylemi olarak kabul edilmektedir. Vergi kaçakçılığı (veya vergi kaçırma) ise, vergi yükümlüsünün kaçınma ve vergi planlaması kapsamına girmeyen ve yasanın lafzına aykırı hareket ederek verginin ödenmemesine neden olunmasıdır (Gökbel, 2011:31-37). Vergi ödemenin cebri bir eylem olması ve bunu ödemeyenlerden söz konusu vergi tutarının kamu gücü kullanılarak zorla alınacak olması yine de bunu ödeyecek olanların bu eylemi yerine getirmesini tam anlamıyla sağlamamakta, adına vergi kayıp ve kaçakları denilen sızıntıların yaşanmasını tam olarak engelleyememektedir. Bu kayıp ve kaçakların bir kısmı vergi yasalarını çok iyi bilen kişilerden kaynaklanmaktadır. Bununla birlikte, verginin ödenmesi için yasaların emrettiği işlem ve davranış şekillerini; bilgi noksanlığı, iş ve eylemlerin zaman alıcı olması, mevzuatın karışıklığı, vergi ödenmesi sırasında ortaya çıkan ilave masraflar gibi nedenlerle gerçekleştirmeyen
kimselerin varlığı da söz konusu vergi kayıp ve kaçaklarını artırmaktadır (Kahriman, 2016:230).
2. LİTERATÜR TARAMASI
Kaynak dağıtımında etkinliğin sağlanması, ekonomik büyüme ve istikrarın sağlanması ve gelir dağılımında adalet amaçlarına ulaşılabilmesi için vergilemeden geniş ölçüde yararlanılmaktadır. Gelir, harcama ve servet vergi ödeme gücünün üç önemli göstergesidir (Edizdoğan ve Çelikkaya, 2012:389). Vergiler mali ve mali olmayan amaçları ile siyasi, ekonomik, sosyal ve mali yapı üzerinde çok yönlü etkilere sahiptir. Devlet verginin mali amacı ile kamu giderlerinin finansmanı için gerekli olan gelirleri temin eder. Mali olmayan amaçlar ile gelirin yeniden dağılımı, ekonomik istikrarsızlıklarla mücadele, ekonomik büyüme ve kalkınma hedefi, eğitim, sağlık ve nüfus politikasına ilişkin hedefler gerçekleştirilir(Turhan, 1998:36). Vergilerin türleri, bileşimi ve milli gelirdeki payları sosyo-ekonomik yapıyı şekillendiren önemli dinamikler olarak ortaya çıkmaktadır. Sosyo-ekonomik yapının genel durumu da vergi
yapısını ve dolayısıyla vergi gelirlerini etkileyen temel değişkenler arasında değerlendirilmektedir. Vergi gelirlerini etkileyen birçok faktör bulunmaktadır. Her faktör her ülkede aynı derece de öneme sahip olmayabilir. Her ülkenin vergi sistemi farklı vergi kaynaklarına ağırlık vereceği gibi ekonomik gelişmişlik seviyesi ve devletin ihtiyaç duyduğu gelir miktarı da farklılık arz edebilir. Bazı ülkeler vergi kapasitesinin gelir vergisi düzenlemeleriyle nasıl artırılabileceğini ele alırken, bazı ülkeler ise üretimi artıracak vergisel düzenlemelerle kapasiteyi dolaylı yollardan artırmayı hedeflemiştir (Eroğlu, 2018:58). Serbest ticarete dayanan kapitalist toplumların gelişmesi ile vergi gelirleri kamu ekonomisi için önem kazanmaya başlamıştır. Tarım ekonomilerinde tarımsal ürünlerden alınan vergiler ağırlık taşırken, sanayileşme sürecinde farklı dönemlerde
farklı vergilerin önem kazandığı söylenebilir. Buna göre sanayileşmenin başlangıcında dolaylı vergiler, ileri aşamasında ise dolaysız vergiler ön plana çıkmıştır. Dolaysız vergiler kapsamında gelir ve kurumlar vergisinin en büyük gelir kaynağı olduğu görülmektedir. Toplumların gelişmesine bağlı olarak götürü vergilerden gerçek işlemlere dayanan vergilere, nesnel vergilerden paralı vergilere doğru bir gelişme görülmektedir. Bu süreçte tarımın ekonomideki payı azaldıkça arazi vergilerinin ve diğer tarım vergilerinin payı da azalır ve önce gelir sonra kurumlar vergisinin önemi artar. Dolaylı vergilerde de özel satış vergileri yerine geniş tabanlı genel satış vergileri önem kazanmaktadır. Bu bağlamda vergilerin milli gelirdeki payının iktisadi gelişme ile yakından ilgili olduğunu, iktisadi gelişme ile vergilerin milli gelirdeki payının arttığını söylemek mümkündür (Bulutoğlu, 2004:344). Vergi denetiminin olmayacağından emin olan mükellefler şüphesiz vergiye gönüllü uyum konusunda tam bir sorumluluk hissetmeyecektir. Vergi denetim unsurlarının sürekli belli bir kesime yönelik olarak gerçekleştirilmesi durumunda da vergi denetimine konu olan mükellefler vergiden kaçınmak için farklı yöntemler geliştirmeye girişeceklerdir. Bu yasadışı olan rüşvet olabileceği gibi vergi sığınaklarını kullanmak gibi yasal faktörlere başvurarak da gerçekleştirilebilir. Denetimle birlikte kayıt dışılığın azaltılması gerçek vergileme kapasitesinin belirlenmesine imkân verecek ve bu da vergisel sınırların genişlemesine yol açacaktır.
Vergi gelirlerini etkileyen faktörler ile ilgili literatürde çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Genellikle teorik değerlendirmede de gayrisafi yurtiçi hasılanın vergi gelirlerinin önemli bir belirleyicisi olduğu gayrisafi yurtiçi hasıla düzeyi yükseldikçe vergilenebilir tabanın genişlediği ve vergi gelirlerinin arttığı ortaya konulmaktadır (Ekici, 2009:205). Türkiye’de vergi gelirlerinin GSYİH’ya oranı, mevcut durum itibariyle sosyal güvenlik kesintileri hariç %20’ler civarındadır. Sosyal güvenlik
kesintileriyle beraber %25 civarına çıkmaktadır (Kesik vd., 2014:284).
Demircan (2003), vergi politikalarının gelir elde etme amacının dışında; gelir dağılımında adaletin sağlanması, kaynak tahsisinde etkinlik ve ekonomik büyüme ve kalkınma amaçlarının gerçekleştirilmesine de hizmet ettiğini, Türkiye Ekonomisi için, büyüme ve ekonomi politikaları arasında yakın bir ilişki olduğunu ifade etmiştir. Ayrıca, ülke ekonomisinde büyüme ve kalkınmanın, yapılacak gelir vergisi indirimleri ile yakından bağlantılı olduğunu ifade etmiştir. Çalışmayı teşvik ederek, üretim ve milli gelirde artışa yol açan vergi indirimlerinin, doğrudan GSMH’ da artışa yol açacağını, bunun dışında ülkede siyasi ve ekonomik istikrar varsa, vergi idaresinde yeniden yapılanmaya dönük olarak yapılan değişimler ve vergisel teşvik mekanizmalarının da ekonomik büyüme ve kalkınma üzerinde pozitif etkileri bulunduğunu belirtmiştir.
Durkaya ve Ceylan (2006), Türkiye ekonomisi için vergi gelirleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkileri araştırmışlardır. Çalışmada, uzun dönem ilişkileri araştırmak amacıyla Engle-Granger koentegrasyon testi, kısa dönem ilişkileri araştırmak amacıyla hata düzeltme modeli ve Granger nedensellik testi kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, dolaysız vergilerle ekonomik büyüme arasında çift yönlü nedensel ilişkinin varlığını göstermiştir. Diğer taraftan, dolaylı vergilerle ekonomik büyüme arasında nedensel bir ilişki tespit edilememiştir. Dolaysız vergiler olan kurumlar ve gelir vergisi oranlarının düşürülmesinin, vergilendirmenin büyüme üzerindeki olumsuz etkisini kısmen azaltacağı belirtilmiştir.
Ekici (2009), gelişmekte olan ülkelerde vergi gelirleri üzerinde belirleyiciliği olan temel değişkenlerin, vergi ahlakı ve vergi uyumu, vergi idaresinin etkinliği, vergi oranları, vergi gelirlerinin kompozisyonu, üretimde sektörlerin payları, enflasyon oranı, ekonomik büyüme oranı, kişi başına düşen gelir düzeyi, ülkenin dışa açılma
derecesi, toplam borç düzeyi olduğunu belirtmiştir. Ekonomik yapı ve yönetiminin kurumsallaştığı gelişmiş ülkelerde vergi gelir performansında istikrarın söz konusu olduğu, ekonomik büyüme dönemlerinde vergi gelirleri artarken ekonomik daralma dönemlerinde vergi gelirlerinin azaldığı ifade edilmiştir.
Gül ve Kenar (2009), vergi gelirleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi, Türkiye ve Avrupa Birliği üyesi olan 28 ülke verileriyle, 1980 – 2008 dönemi için, panel veri yöntemi ile incelemiştir. Analiz sonucunda, vergi gelirleri ile ekonomik büyüme arasında uzun dönemde eş-bütünleşme ilişkisinin var olduğu görülmüştür.
Dökmen (2012), yolsuzluklar ile vergi gelirleri arasındaki ilişkiyi, 25 OECD üyesi ülkenin 1984-2007 yılları arasındaki verileri temel alarak, sistem GMM yöntemiyle analiz etmiştir. Yapılan bu analizde, yolsuzluklarla farklı vergi türleri arasında negatif ve istatistiksel açıdan anlamlı ilişkiler bulunmuştur. Yolsuzlukların; vergi gelirlerini olumsuz yönde etkilediği, vergi tabanını daralttığı ve vergi matrahının olması gerekenden daha düşük düzeyde kalmasına neden olduğu bulgusuna ulaşılmıştır.
Bakırtaş (2012), yolsuzlukların toplam vergi gelirlerinde azalmaya sebebiyet verdiği, yolsuzluk düzeyinin azalmasıyla toplam vergi gelirlerinde artış sağlanmasının mümkün olabileceği yapılan analiz ile desteklenmiştir. Yolsuzluk sorununun, öncelikle ülkelerin kamu mali dengesinde sarsıcı etkiler meydana getirerek, özellikle kamu harcamalarını, gelir dağılımını, ekonomik istikrarı ve toplam vergi gelirlerini olumsuz yönde etkilediği belirtilmiştir.
Helhel ve Demir (2012), 1975-2011 dönemi dolaylı-dolaysız vergilerle ekonomik büyüme arasındaki ilişki Johansen eşbütünleşme - Granger nedensellik analizi ile incelenmiş, kısa dönemde bir nedensellik ilişkisinin olmadığını, ancak uzun dönemde değişkenler arasında bir eşbütünleşmenin olduğunu tespit
etmişlerdir. Son yıllarda dolaylı vergi oranlarının artmasına rağmen ekonomik büyüme üzerinde etkisinin zayıf olduğu, uzun dönemde dolaysız vergilerler ile ekonomik büyüme arasında olan ilişkinin zayıf olduğu belirtilmiştir.
Akbey (2014), 1995 yılından bu yana vergi müfettişi (2011 yılı öncesi adıyla vergi denetmeni) kadro sayısında görülen artışın vergi tahsilatına, kayıtdışılığın azaltılmasına ve vergilemede adalete olan etkileri ele almıştır. Buna göre, gerek vergi yükü gerekse genel bütçe gelirleri açısından bütçe vergi gelirlerinde artış görülmekle birlikte, bu artışın müfettiş sayısındaki değişimle bir ilişkisinin olmadığı ortaya çıkmıştır. Denetim elemanı sayısındaki artış, ekonomik krizlerin ve çıkarılan vergi aflarının da etkisiyle, arzu edilen sonuçları ortaya koyamadığını, vergisel denetimlerinde, vergilemede adalet açısından da önemli bir iyileşme sürecini beraberinde getirmediğini belirtmiştir. Şahin (2016), mükelleflerin vergiler karşısındaki tutum ve davranışlarının değişkenlik gösterdiği, mükelleflerin vergiye uyum davranışında bulunabildiği gibi, vergiden kaçınma veya vergi kaçırma fiillerini de sergileyebildiklerini ifade etmiştir. Bu davranışların hangi yönde gerçekleşeceği ise çeşitli faktörlere bağlıdır. Söz konusu faktörlerden bir kısmı demografik değişkenler ve vergi ahlakı gibi bireysel özelliklere dayanırken, bir kısmı ise vergi sistemi ve kamu yönetimi gibi dışsal etmenlerden kaynaklanmaktadır. Vergi mükelleflerinin vergiler karşısındaki tutum ve davranışlarının çok çeşitli faktörlerin etkisi altında olduğunu, mükelleflerin vergiye uyumunun tek bir faktörle açıklanamayacağını, ülkelerin sosyo-kültürel ve ekonomik yapısının da bu davranışı etkileyeceğini belirtmiştir. Özmen (2016), enflasyon, işsizlik, kişi başına düşen gelir, siyasi istikrar, ekonomik istikrar, yolsuzluk, kamu harcamaları ve ticaret serbestliği gibi değişkenlerin toplam vergi gelirleri üzerinde etkili olup olmadıklarını belirlemeye çalışmıştır. Analizlerden elde edilen bulgular,
oluşturulan modellerdeki değişkenlerin toplam vergi gelirleri üzerindeki beklenilen etkilerini gösterdiğine dair kanıtlar sunmaktadır. Bulguların ekonomik ve mali, sosyal ve siyasi değişkenlerin toplam vergi gelirleri üzerinde önemli ölçüde belirleyici role sahip olduğunu belirtmiştir.
Terzi ve Yurtkuran (2016), 1980-2013 dönemi yıllık veriler ile yapmış oldukları çalışmada VAR nedensellik analizlerine göre, dolaylı vergiler ile gayrisafi yurtiçi hasıla arasında çift yönlü, gayrisafi yurtiçi hasıladan doğrudan vergilere pozitif ve doğrudan vergilerden gayrisafi yurtiçi hasılaya negatif bir nedensellik ilişkisi olduğunu belirlemiştir. Vergi gelirlerinin GSYH üzerinde önemli rol oynadığı, vergi oranlarında, özellikle dolaysız vergi oranlarındaki indirimin GSYH’yi pozitif yönde etkileyeceği ve ekonomik büyümeyi hızlandıracağı ifade edilmiştir.
Eroğlu (2018), Türk Vergi Sisteminde vergi kapasitesini artıcı faktörlerin başında mevzuatın sadeleşmesi ve vergiye gönüllü uyumu artıracak uygulamaların geldiğini belirtmektedir. Vergi kayıp kaçaklarının en fazla olduğu alanlarda yoğunlaşmanın önemli faydaları olacağını, istisna ve muafiyetlerin çok olduğu vergilerde kaçakçılık az; vergi istisna ve muafiyetlerinin nispeten az olduğu vergilerde ise kaçakçılık fazla olduğunda, devlet bir yandan bilerek vergi gelirinden vazgeçmekte diğer yandan ise vergi kaçaklarıyla uğraşmak durumunda kalacağı ifade edilmiştir. Vergi kapasitesinin sadece üretimin, dış ticaretin ve turizmin geliştirilmesiyle artırılamayacağını, bunların yanında vergi bilinci ve ahlakının da olması gerektiği önerilmiştir.
3. VERİ VE YÖNTEM 3.1. Veri
Bağımlı değişken vergi gelirleri olup; bağımsız değişkenler sırasıyla gayrisafi yurtiçi hasıla, döviz kuru, yapılan iadeler, toplam mükellef sayısı, enflasyon oranı, ihracat miktarı ve incelenen mükellef sayısıdır. Vergi gelirleri, yapılan iadeler,
toplam mükellef sayısı ve incelenen mükellef sayısı verileri Gelir İdaresi Başkanlığı web sitesinden temin edilmiştir. Vergi gelirleri dolaylı ve dolaysız tüm vergilerin toplamı olarak hesaplanmıştır. Yapılan iadeler vergi mükelleflerine vergi kanunlarından belirtilen şartlar altında yapılan tüm iade miktarını (KDV iadeleri, gelir vergisi iadeleri, kurumlar vergisi iadeleri) kapsamaktadır. Toplam mükellef sayısı gelir vergisi mükellefleri (basit usul mükellefleri, gerçek usul mükellefleri, gayrimenkul sermaye iradi mükellefleri) toplamı ile tüzel kişi mükellefleri (kurumlar vergisi kanunundan belirtilen tüm mükellef çeşitleri) toplamından oluşmaktadır. İncelenen mükellef sayısı ise vergi müfettişleri ve incelemeye yetkili olanlar tarafından yapılan inceleme sayısını göstermektedir.
Gayrisafi yurtiçi hasıla, döviz kuru ve enflasyon oranı ve ihracat miktarı Türkiye İstatistik Kurumu web sitesinden temin edilmiştir. Gayrisafi yurtiçi hasıla cari fiyatlar ile 2009 bazlı olarak hesaplanmıştır. Bu veri seti, 2002-2016 dönemine ilişkin yıllık verileri içermektedir.
Modele dahil edilen değişkenlerin belirlenmesi aşamasında ülke nüfusu, gelir idaresi harcamaları, gelir idaresi başkanlığı insan kaynakları toplamı, denetim yapılan toplam mükellef sayısı, işsizlik oranları, gram altın fiyatları ve net asgari ücret serileri çoklu doğrusal regresyon modelini anlamsız kıldığı için çalışmaya dahil edilmemiştir.
Modelde kullanılan değişkenlerin elde edildikleri kaynak türleri ve bu değişkenlerin modelde kullanılan birim karşılıkları Tablo 1’de gösterilmiştir. Tablo 1: Değişkenlerin Tanımlanması (2002-2016)
Değişkenler Tanımı Kaynak
VG Toplam Vergi Gelirleri (Bin TL) http://www.gib.gov.tr/ GSYH Gayrisafi Yurtiçi Hasıla (Milyon TL) http://www.tuik.gov.tr
TMS Toplam Mükellef Sayısı http://www.gib.gov.tr/
İMS İncelenen Mükellef Sayısı http://www.gib.gov.tr/ Yİ Yapılan İadeler (Bin TL) http://www.gib.gov.tr/
EO Enflasyon Oranı % http://www.tuik.gov.tr
DK Dolar Kuru http://www.tuik.gov.tr
İM İhracat Miktarı (Milyon $ ) http://www.tuik.gov.tr
Analizde kullanılan serilerin
2002-2016
periyoduna
ilişkin genel
eğilimlerini Tablo 2 yardımıyla
görmek mümkündür.
Tablo 2: Türkiye’de Vergi Gelirleri, Enflasyon Oranları, Gayrisafi Yurtiçi Hasıla, Döviz Kurları, İhracat Miktarı, İncelenen Mükellef Sayısı, Yapılan İadeler ve Toplam Mükellef Sayıları (2002-2016)
-20,000,000 -10,000,000 0 10,000,000 20,000,000 30,000,000 40,000,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 D2VG
5 10 15 20 25 30 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 EO
Vergi Gelirleri Enflasyon Oranı
-120,000 -80,000 -40,000 0 40,000 80,000 120,000 160,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 D2GSYH
-400 -300 -200 -100 0 100 200 300 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 D2DK
-40,000 -30,000 -20,000 -10,000 0 10,000 20,000 30,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 D1IM
-80,000 -60,000 -40,000 -20,000 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 D1IMS
İhracat Miktarı İncelenen Mükellef Sayısı
-6,000,000 -4,000,000 -2,000,000 0 2,000,000 4,000,000 6,000,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 D2YI
-300,000 -200,000 -100,000 0 100,000 200,000 300,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 D2TMS
3.2. Yöntem
Vergi gelirlerinin artırılması,
devlet-birey
arasında
vergilendirme
sürecinin her aşamasında karşılıklı
güven ve şeffaflığa dayanmaktadır.
Vergi gelirlerini belirleyen faktörler
verginin
tarh-tebliğ-tahakkuk
ve
ödeme aşamalarına göre ayrı ayrı
değerlendirilmelidir.
Dolayısıyla,
verginin tarh edilebilmesi için,
adına vergi düzenlenmesi gereken
vergi
mükellefinin
olması
gerekmektedir. Bu da çalışmamızda
toplam mükellef sayısı değişkeni
olarak yer almıştır. Bu bölümde,
vergi gelirlerine etkisi olduğu
düşünülen
değişkenlerin,
vergi
gelirleri üzerinde azaltıcı veya
artırıcı etkilerinin olup olmadığı test
edilmektedir. Modelde yer verilen
bağımsız değişkenlerin, Türkiye’nin
vergi
gelirlerini
hangi
ölçüde
etkilediği araştırılmıştır. Belirlenen
bağımsız değişkenlerin Türkiye’de
vergi gelirlerine olan etkileri, Çoklu
Doğrusal
Regresyon
Modeli
kurularak incelenmiştir. Gözlem
değerleri,
2012-2016
tarihleri
arasında yıllık zaman serisi olarak
ele alınmıştır. Türkiye’de
2012-2016 dönemleri için belirlenen
değişkenler ile vergi gelirleri
arasındaki
regresyon
ilişkisinin
belirlenebilmesi, istatistiki olarak
anlamlı ilişkilerin elde edilebilmesi
için analizi yapılan serilerin durağan
olması gerekmektedir.
Bu bölümde, çalışmada kullanılan
çoklu doğrusal regresyon analizi,
durağanlık
testi,
otokorelasyon
varsayımı,
heteroskedasite
varsayımı, hata terimlerinin normal
dağılım varsayımı ve çoklu doğrusal
bağlantı varsayımı teorik açıdan
tanıtılmakta, çalışmanın veri seti ve
modeli üzerinde durulmaktadır.
Ayrıca,
elde
edilen
bulgular
değerlendirilmektedir.
3.2.1. Çoklu Doğrusal Regresyon
Analizi
Ekonometrik araştırmalarda bağımlı
ve
bağımsız
değişkenlere
ait
verilerin
güvenilir kaynaklardan
doğru olarak toplanması ve analiz
verilerinin modele uygun olarak
hazırlanması tahminlerin tutarlılığını
etkilemektedir (Gujarati, 2003:636).
Çapraz- kesit ve zaman serisi
verilerinin yapısı, deneysel analiz
için verilerin kaynakları oldukça
önemlidir. Ekonometrik bir analizin
başarısı,
uygun
verilerin
bulunabilirliğine bağlıdır. Deneysel
analizde üç tür veri vardır: Zaman
serileri, çapraz-kesit ve birleştirilmiş
veriler.
Zaman
serileri
bir
değişkenin farklı zamanlarda aldığı
değerlere
ait
gözlemlerin
bir
kümesidir (Akın, 2009:230). Bu
çalışmada zaman serisi verileri
kullanılmıştır.
Çalışmada verilerin
analizi Çoklu Doğrusal Regresyon
Analizi
yöntemi
kullanılarak
gerçekleştirilmiştir.
Regresyon analizi iki ve daha çok
değişken
arasındaki
ilişkinin
incelenmesinde
kullanılır.
İki
değişken arasındaki ilişkiler basit
regresyon analizi,
ikiden fazla
değişken arasındaki ilişkiler ise
çoklu regresyon analizi olarak
adlandırılır. Değişkenler arasındaki
ilişkinin
şekli
sayısal
olarak
doğrusal olabileceği gibi doğrusal
olamayan şekillerde de olabilir
(Çakıcı vd., 2015:243).
Regresyon analizinde değişkenlerin
bağımlı değişken ve bağımsız
değişken(ler)
olarak
ayrılması
zorunludur.
Bağımlı
değişken,
bağımsız değişken(ler) tarafından
açıklanmaya çalışılan değişkendir.
Bağımlı değişken Y ve bağımsız
değişken(ler) de X ile gösterilir. Bir
bağımsız
değişkenli
doğrusal
regresyon modelini aşağıdaki gibi
ifade etmek mümkündür:
Y=β
0+β
1X+ɛ
3.1
β
0ve
β
1modelin bilinmeyen
parametreleridir. ɛ hata terimi olup,
Y gözlenebilen bağımlı değişken ve
X gözlenebilen bağımsız değişken
değerleridir. i. birim için bağımlı
değişken ölçüm değeri
Y
𝑖ve
bilinmeyen gerçek değer de
Y
𝑖olmak üzere, hata terimi ɛ
𝑖= Y
𝑖– E
(Y
𝑖) veya
ɛ
𝑖=
Y
𝑖–
𝜇
𝑖olarak
tanımlanır. k sayıda bağımsız
değişkenin olduğu çoklu doğrusal
regresyon modeli aşağıdaki gibi
yazılabilir:
Y =
β
0+
β
1X
1+
β
2X
2+……+
β
kX
k+
ɛ
3.2
Bu modelde Y bağımlı değişken,
X
1,……, X
kbağımsız değişkenler
ve β
0, β
1,….., β
kbilinmeyen
parametrelerdir.
Modeldeki ɛ ise hata terimidir
(Ünver vd., 2011:303-339).
Basit doğrusal regresyon analizinde
elde edilen regresyon denkleminin
tahmin amaçlı kullanılabilmesi için
𝜀
𝑖hakkında bazı varsayımlar
yapmak gerekir. Bu varsayımlar
şöyle özetlenebilir:
1. Sıfır ortalama. E(𝜀
𝑖) = 0, tüm i’ ler
için
2. Sabit varyans. V(𝜀
𝑖) = 𝜎
2, tüm i’ ler
için
3. Bağımsızık. 𝜀
𝑖ve ε
jler bağımsızdır,
Cov( 𝜀
𝑖, 𝜀
𝑗)= 0, tüm i ≠ j için
4.
X
jnin bağımsızlığı.
𝜀
𝑖ve
X
jbağımsızdır, Cov(𝜀
𝑖, X
j)= 0, tüm i ve
j için
5. Normallik.
𝜀
𝑖tüm i’ler için normal
olarak dağılır.
1, 2 ve 3 nolu varsayımlarla birlikte
ifade edilirse, ε
i; sıfır ortalama ve
sabit varyansla bağımsız ve normal
olarak dağılır, ε
i~ IN(0, 𝜎
2) (Akın,
2009:228).
Çoklu
doğrusal
regresyon
analizinde ise yukarıda belirtilen
varsayımlara ek olarak değişkenler
arasında çoklu doğrusal bağlantının
olmaması gerekmektedir. Çoklu
doğrusal
bağlantının
olmaması
bağımlı
değişkenler
arasındaki
korelasyon katsayılarının sıfır veya
sıfıra çok yakın olması olarak ifade
edilmektedir
(Arı
ve
Önder,
2013:169).
Bu
varsayımlardan
birisinin sağlanamaması durumunda
En Küçük Kareler kestiricileri,
gözlemler
ve
ön
kestiriciler
üzerindeki
kararlı
ve
küçük
varyanslı
olma
özelliğini
kaybedecektir.
Elde
edilen
tutarsız olacaktır (Gürünlü Alma ve
Vupa, 2008:221).
3.2.1.1. Çoklu Doğrusal Regresyon
Analizi Avantajları
Çok değişkenli regresyon yöntemi
bağımlı değişken ile bağımsız
değişkenler
arasındaki
ilişkiyi
matematiksel modellerle açıklar.
Değişkenler arasındaki karmaşık
yapıyı tanımlar. Verileri özetleyip,
bağımsız değişkenler yardımıyla
bağımlı değişken değerini tahmin
eder.
Bağımsız
değişkenlerden
hangisi ya da hangilerinin bağımlı
değişken
değerini
daha
çok
etkilediğini
gösterir
(Karakul,
2018:64).
3.2.1.2. Çoklu Doğrusal Regresyon
Analizi Dezavantajları
Çoklu
doğrusal
regresyon
modellerinde parametre tahmini en
küçük kareler yöntemi ile yapılır. En
küçük kareler yöntemi, hatalar
kareler toplamını minimum yapan
parametre tahmincilerinin seçildiği
bir yöntemdir. Ancak en küçük
kareler yönteminin uygulanabilmesi
gerekli olan varsayımların yerine
getirilmiş olması gerekmektedir. Bu
varsayımlardan biri ya da bir kaçı
gerçekleşmediğinde elde edilen
kestirim sonuçlarının yanlı çıkması
kaçınılmazdır (Büyükuysal ve Öz,
2016:110).
Regresyon
analizi,
bağımlı
değişkenin iki yada ikiden daha
fazla düzey (polychotomous) içeren
kategorik
değişken
olması
durumunda normallik varsayımının
bozulması nedeniyle kullanılamaz.
Kategorik veriler için, uygun analiz
yöntemlerinin kullanılması gerekir.
Bağımlı
değişkenin
gözlenen
değerlerinin kategorik değil de
sürekli
olmasının
gerekliliği
doğrusal regresyon modellerinin
uygulanabilirliğini sınırlamaktadır
(Kaşko, 2007:2).
3.2.2. Durağanlık Testi
Zaman serisi verilerinin; zaman
boyunca
yatay
eksen
boyunca
dağılım göstermesi, belirli bir zaman
sürecinde sürekli bir artma veya
azalmanın olmaması, sabit ortalama,
varyans ve gecikme seviyesine bağlı
kovaryansa sahip olması durağanlık
olarak
adlandırılmaktadır.
Regresyon
denkleminde
değişkenlerden
herhangi
birisi
durağan olmadığında regresyon
teorisi bozulur. Değişkenler arasında
ekonometrik
olarak
anlamlı
ilişkilerin elde edilebilmesi için
analizi yapılan serilerin durağan
olması gerekmektedir. Genel olarak
bir serinin durağan olarak kabul
edilebilmesi için ortalamasının ve
varyansının sabit, kovaryansının ise
hesaplandığı zamana değil iki
zaman aralığındaki periyoda bağlı
olması gerekmektedir. Eğer seri
durağansa ortalaması ve varyansı
hangi dönemde ölçülürse ölçülsün
değişmemektedir.
(Gujarati,
2003:797).
Muhtemel bir sahte regresyon
ilişkisinden kaçınmak için öncelikle
bu değişkenlerin birim kök taşıyıp
taşımadıkları araştırılmalıdır. Birim
kök sınaması, Dickey ve Fuller
(1981) tarafından geliştirilmiştir.
Serilerin
durağanlık
dereceleri
(Augmented Dickey Fuller: ADF)
testiyle araştırılmış ve birim kök
testi yapılmıştır.
DF testi, üç regresyon denklemine
dayalı olarak yapılmaktadır.
Yalın Hali:
∆𝑌
𝑡=𝛾𝑌
𝑡−1+𝑢
𝑡(1)
(3.3)
Sabit Terimli:
∆𝑌
𝑡=𝛼
0+𝛾𝑌
𝑡−1+u (2)
(3.4)
Sabit Terimli ve Trendli:
∆𝑌
𝑡=𝛼
0+𝛼
1+𝛾𝑌
𝑡−1+𝑢
𝑡(3)
(3.5)
Bu
testlerin
sonucunda
DF
istatistikleri
MacKinnon
kritik
değerleriyle karşılaştırılarak; sıfır
hipotezi (
𝐻
0:
𝛾 = 0 ), alternatif
hipoteze karşı (
𝐻
1:
𝛾 ≠ 0 ) test
edilmektedir. Sıfır hipotezi serinin
durağan olmama durumunu, yani
birim
köke
sahip
olduğunu,
alternatif hipotez ise serinin durağan
olduğunu ifade etmektedir (Dickey
ve Fuller, 1979: 74). Bu çalışmada,
serilerdeki
durağanlığın
belirlenmesinde her bir seri için
“Augmented Dickey Fuller: ADF”
test istatistiği kullanılmıştır.
3.2.3. Otokorelasyon Varsayımı
Regresyonun
temel
varsayımlarından biri hata terimleri
arasında ilişki olmamasıdır. Hata
terimleri arasında ilişki olması
otokorelasyonun olduğunu gösterir.
Çeşitli nedenler otokorelasyona yol
açabilir. Hatalı model seçilmesi ile
değişkenler
arasında
doğrusal
olmayan bir ilişkinin doğrusal kabul
edilmesi,
bağımlı
değişkeni
açıklama
gücüne
sahip
bazı
bağımsız
değişkenlerin
model
dışında bırakılması ve bağımsız
değişkenler arasında sıkı ilişki
olması bu nedenlere örnek olarak
gösterilebilir. Otokorelasyon olması
istatistiklerin standart hatalarının
büyük,
t
hdeğerlerinin mutlak
değerce küçük çıkmasına yol açarak
yokluk
hipotezlerinin
reddini
zorlaştırır ( Ünver vd.,
2011:364-365).
3.2.4.
Heteroskedasite (Farklı
Varyanslılık ) Varsayımı
Heteroskedasite,
Gauss-Markov
hipotezinin ve Klasik ve En Küçük
Kareler
yönteminin
temel
varsayımlarından olan “hata terimi
bütün gözlemler için sabit varyanslı
E (𝜀
2)=
𝜎
2” olduğu varsayımından
yani homoskedasite durumundan
sapmaya verilen isimdir. Tanımlama
hatalarından, gerekli bir değişkenin
model dışında bırakılmasından,
modelin fonksiyonel yapısından,
veri toplama hatalarından ve bağımlı
değişkende
yapılan
ölçme
hatalarından
kaynaklanabilir
(Yerdelen Kaygın, 2013:77). Böyle
bir durumda tahmin sonuçları
sapmasız,
tutarlı
ve
doğrusal
özellikler
taşımasına
rağmen
etkinlik kaybolacaktır (Mercan vd.,
2011:38).
3.2.5.
Model Hata Terimlerinin
Normal Dağılım Varsayımı
Jarque-Bera
sınaması normal
dağılımdan ayrılmayı ölçmek için
kullanılan
normallik
testi
ekonometriciler tarafından çoklu
doğrusal
regresyon
kestirim
sonuçları elde edildikten sonra ele
geçen hataların normal dağılım
gösterip göstermediğini araştırmak
için kullanılır. İlk defa bu sınamayı
ortaya atan ekonometriciler olan
A.K.Bera ve C.M.Jarque adları ile
anılmaktadır.
Jarque ve Bera tarafından önerilen
Jarque-Bera (JB) test istatistiği;
𝐽𝐵 = 𝑛6(𝑆2+(𝐾−3)2
4 )
şeklindedir.
Burada n serbestlik derecesi, S
örnek çarpıklık
ölçüsü, K ise örnek basıklık ölçüsü
olmak üzere, S ve K değerleri; S=
µ3
𝜎3
ve K =
µ4
𝜎4
biçiminde elde edilir (Erdoğan,
2016:6).
3.2.6. Çoklu Doğrusal Bağlantı
Varsayımı
Serbest
değişkenler
arasında
doğrusal veya doğrusala yakın
ilişkilerin varlığı durumuna çoklu
doğrusal bağlılık adı verilir. Zaman
serileri
trend
etkisi
altında
kaldığından çoklu doğrusal bağlılığa
regresyon çözümlenmesinde bu
serilere dayanıldığında rastlanır.
Zaman serilerinde çoklu doğrusal
bağlantı durumunda; teorik açıdan
çok önemli olmayan bağımsız
değişkenler
model
dışında
bırakılabilir.
Ayrıca
benzer
özellikteki değişkenler tek bir
değişken
altında
birleştirilip,
örneklem hacmi büyük tutularak
çoklu doğrusal bağlantı sorunu
giderilebilir (Serper, 2004:324). Bu
çalışmada toplam mükellef sayısı
gelir vergisi mükellefleri toplamı ile
tüzel kişi mükellef toplamından
oluşturulmuştur.
3.3. Model
Türkiye’de
2002-2016
dönemlerinde vergi gelirlerine etkisi
olduğu düşünülen değişkenlerin,
vergi gelirleri üzerinde azaltıcı veya
arttırıcı bir ilişkinin olup olmadığı
Tablo 1’de ifade edilen çalışmanın
değişkenleri de dikkate alındığında,
aşağıdaki gibi bir Çoklu Doğrusal
Regresyon
Modeli
çerçevesinde
analiz edilmiştir. Çoklu doğrusal
regresyon
analizinde,
bağımlı
değişken olarak seçilen Vergi
Gelirlerinin
(VG);
bağımsız
değişken olarak belirlenen ve analiz
kapsamına alınan Gayrisafi Yurtiçi
Hasıla (GSYH), Toplam Mükellef
Sayısı (TMS), İncelenen Mükellef
Sayısı (İMS), Yapılan İadeler (Yİ),
Enflasyon Oranı (EO), Dolar Kuru
(DK) ve İhracat Miktarından (İM)
ne şekilde etkilendiği aşağıdaki
denklemde
gösterildiği
üzere
araştırılmıştır.
VG = 𝛽0+ 𝛽1𝐺𝑆𝑌𝐻 + 𝛽2 TMS + 𝛽3 EO +
𝛽4 DK +𝛽5 İM + 𝛽6 Yİ + 𝛽7 İM+ 𝜀
(3.6)
Yukarıdaki model, En Küçük
Kareler Modeli (OLS) ile tahmin
edilmiş,
verilerin
analizinde
4. BULGULAR
4.1. Tanımlayıcı İstatistikler
(3.6) Numaralı eşitlikle tanımlanan
vergi gelirlerine etki faktörleri
belirlemeye yönelik çoklu doğrusal
regresyon
analizinde
kullanılan
bağımlı ve bağımsız değişkenlerin
temel bazı tanımlayıcı istatistikleri
aşağıda verilmektedir. Tablo 3’de
Türkiye’de 2002-2016 dönemine
ilişkin analize dahil edilen serilere
ait aritmetik ortalama, standart
sapma ve diğer istatistikî değerler
ayrıntılı şekilde görülmektedir.
Tablo 3: Değişkenlere İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler
VG GSYH TMS İMS Yİ EO DK İM Ortalama 247232819,00 1244485,27 4140667,40 73632,80 29265740,20 10,367 1741,87 109597,7 Medyan 196313308,00 999192,00 3903263,00 58676,00 24319881,00 8,500 1506,00 113883,0 Mod 65188479 359359 3561887 46678 5665750 6,2 1293 36059 Standart S. 142058991,59 695525,168 519068,202 31952,93 19593718,603 6,0473 520,557 40300,82 Çarpıklık ,663 ,676 ,740 1,433 ,870 2,759 1,618 -,546 Basıklık -,589 -,591 -1,007 1,382 -,012 8,069 1,870 -1,015 Açıklık 464419422 2249167 1531655 107203 66407712 23,5 1728 121551 Minimum 65188479 359359 3561887 46678 5665750 6,2 1293 36059 Maximum 529607901 2608526 5093542 153881 72073462 29,7 3021 157610 Gözlem S. 15 15 15 15 15 15 15 15
4.2. Durağanlık Testi Sonuçları
Sahte regresyon sorunu ile karşılaşmamak için her bir değişkenin durağan düzeyleri ile regresyon analizine katılması gerekir. Bu
bağlamda, değişkenlerin durağanlık testlerinin yapılması önem arz etmektedir. Her bir serinin durağanlığının analizinde kullanılan Augmented Dickey-Fuller Birim Kök test sonuçları, Tablo 4’te sunulmuştur. Tablo 4: Augmented Dickey-Fuller Birim Kök Test Sonuçları
VG t-
istatistiği Olasılık (p) değeri t-istatistiği Olasılık (p) değeri t-istatistiği Olasılık (p) değeri Augmented Dickey-Fuller test istatistiği 12,01623 0,9999 1,034951 0,9096 - 5,154327 0,0001 Test Kritik Değerleri
%1 -2,740613 I(0) -2,771926 I(1) -2,771926 I(2) %5 -1,968430 -1,974028 -1,197408 %10 -1,604392 -1,602922 -1,602922 GSYH t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri Augmented Dickey-Fuller
test istatistiği 12,63308 0,9999 0,066483 0,6863 -4,807178 0,0002 Test Kritik Değerleri
%1 -2,740613 I(0) -2,745993 I(1) -2,771926 I(2) %5 -1,968430 -1,970978 -1,974028 %10 -1,604392 -1,603693 -1,602922 DK t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri Augmented Dickey-Fuller
test istatistiği 2,909528 0,9973 -1,379461 0,1481 -5,390442 0,0001 Test Kritik Değerleri
%1 -2,740613 I(0) -2,754993 I(1) -2,771926 I(2) %5 -1,968430 -1,970978 -1,974028 %10 -1,604392 -1,603693 -1,602922
EO t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri Augmented Dickey-Fuller
test istatistiği -3,777111 0,0011 -3,817065 0,0011 -4,681062 0,0002 Test Kritik Değerleri
%1 -2,740613 I(0) -2,754993 I(1) -2,771926 I(2) %5 -1,96843 -1,970978 -1,974028 %10 -1,604392 -1,603693 -1,602922 İM t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri Augmented Dickey-Fuller
test istatistiği 1,106101 0,9208 -2,902318 0,0073 -5,218994 0,0001 Test Kritik Değerleri
%1 -2,740613 I(0) -2,754993 I(1) -2,771926 I(2) %5 -1,968430 -1,970978 -1,974028 %10 -1,604392 -1,603693 -1,606922 İMS t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri Augmented Dickey-Fuller
test istatistiği -0,805986 0,3474 -7,494920 0,0000 -13,46597 0,0001 Test Kritik Değerleri
%1 -2,754993 I(0) -2,754993 I(1) -2,771926 I(2) %5 -1,970978 -1,970978 -1,974028 %10 -1,603693 -1,603693 -1,602922 Yİ t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri
t-istatistiği Olasılık (p) değeri Augmented Dickey-Fuller
test istatistiği 9,181943 1,0000 0,357960 0,7729 -4,279066 0,0005
Test Kritik Değerleri
%1 -2,740613 I(0) -2,754993 I(1) -2,771926 I(2) %5 -1,968430 -1,970978 -1,974028 %10 -1,604392 -1,603693 -1,602922 TMS t-istatistiği Olasılık (p) değeri t-istatistiği Olasılık (p) değeri t-istatistiği Olasılık (p) değeri Augmented Dickey-Fuller test istatistiği 4,038503 0,9997 -1,655503 0,0910 -5,195881 0,0001 Test Kritik Değerleri
%1 -2,740613 I(0) -2,754993 I(1) -2,792154 I(2) %5 -1,968430 -1,970978 -1,977738 %10 -1,604392 -1,603693 -1,602074
Bağımlı ve bağımsız değişkenlerde hipotezler aşağıdaki gibi kurulmuştur: 𝐻0: Seride bir birim kök vardır. 𝐻1: Seride bir birim kök yoktur.
Tablo 4’ te görülebileceği gibi analizde kullanılan VG, GSYH, DK, İM, İMS, Yİ, TMS değişkenlerinin hesaplanan p değerleri 0.05 kritik değerinden daha büyük oldukları için düzeyde durağan olmadıkları, sadece EO değişkeni için hesaplanan p
değeri 0.05 kritik değerinden küçük olduğunda düzeyde durağan olduğu görülmektedir. Dolayısıyla düzey değerde EO değişkeni için 𝐻1: Seride bir birim kök yoktur hipotezi kabul, diğer değişkenler için 𝐻0: Seride bir birim kök vardır hipotezi geçerli olmaktadır.
Tüm serilerin ikinci derece farklarının I(2) alınması sonucunda oluşan değerlendirme sonucunda modelde kullanılan tüm değişkenler için hesaplanan p değerleri 0.05 kritik değerinden daha küçük olduğundan, serilerin birim kök içerdiğini ifade eden 𝐻0 hipotezi reddedilmiştir. İkinci derece farkları alınan I(2) serilerde birim kök bulunmamaktadır.
4.3. Otokorelasyon Testi Sonucu
Regresyon analizlerinin temel varsayımlarından birisi farklı gözlemler için hata teriminin ardışık değerleri arasında ilişkinin (korelasyon) olmamasıdır. Eğer hata terimleri birbirleri ile ilişkili ise bu durum otokorelasyon ya da serisel korelasyon olarak adlandırılmaktadır (Korkmaz vd., 2010:100). Otokorelasyon tespiti için Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Testi yapılacaktır. Hipotezler;
𝐻0 : Otokorelasyon yoktur 𝐻1 : Otokorelasyon vardır; şeklinde kurulur.
Tablo 5: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test Sonuçları Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.711777 Prob. F(1,4) 0.4464 Obs*R-squared 1.963.825 Prob. Chi-Square(1) 0.1611 𝑅2 değeri 0.05 anlamlılık düzeyinde 1
gecikmeli 𝜒2 değeri 0.05 ten büyük olduğu için 𝐻0: Otokorelasyon yoktur hipotezi kabul edilir. Bunun tüm gecikme değerleri için ayrı ayrı hesaplanması gerekmektedir. Bunun yerine tüm gecikme değerleri için bir arada otokorelasyonun olmadığını
gösteren correlogram-Q istatistiği sonuçları aşağıda gösterilmiştir. Bu tabloya göre tüm gecikme değerleri için sonuçların 0.05’ ten büyük olduğu görülmektedir. Seriler arasında otokorelasyon veya serisel korelasyon bulunmamaktadır.
4.4. Heteroskedasite (Farklı Varyanslılık) Testi Sonucu
Çalışmada kurulan modelde farklı varyanslılık sorununun bulunup
bulunmadığı Breusch-Pagan-Godfrey LMh istatistiği ile test edilecektir. Hipotezler; 𝐻0 : Heteroskedasite yoktur 𝐻1 : Heteroskedasite vardır; şeklinde kurulur.
Tablo 7: Breusch-Pagan-Godfrey Heteroskedasite Test Sonuçları
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 1.098881 Prob. F(7,5) 0.4753
Obs*R-squared 7.878731 Prob. Chi-Square(7) 0.3434
R2 değeri 0.05 anlamlılık düzeyinde χ2 değeri 0.05 ten büyük olduğu için H0: Heteroskedasite yoktur hipotezi kabul edilir.
4.5. Model Hata Terimlerinin Normal Dağılım Testi Sonucu
Modeldeki hata terimlerinin normal dağılıp dağılmadığı Jarque-Bera testi ile ölçülecektir. Hipotezler;
𝐻0: Hata terimleri normal dağılmaktadır
𝐻1: Hata terimleri normal dağılmamaktadır; şeklinde kurulur. Yapılan test sonucunda Jarque – Bera test sonucu: 0.169800 , Jargue-Bera testi olasılık değeri (P) ise 0.918604 olarak bulunmuştur. Jarque-Bera test istatistiği 0.05 kritik değerinden büyük olduğu için
𝐻0: hipotezi kabul edilmiştir. Modeldeki hata terimleri normal dağılmaktadır (Türen vd., 2011:312).
4.6. Çoklu Doğrusal Bağlantı Test Sonuçları
Çoklu doğrusal bağlantı varlığının olup olmadığını test etmek için; Varyans Şişirme Faktörü (VIF: Variance Inflation Factor) değerlerine bakılmış ve Centered VIF değerleri Tablo 8’de verilmiştir. Çoklu doğrusal bağlantının olmaması için, modeldeki bağımsız değişkenlere ait tüm Centered VIF değerlerinin, kritik değer olan 10’un altında olması gerekir. Tüm Centered VIF değerleri 10’un altında olduğundan, modelde çoklu doğrusal bağlantı bulunmamaktadır (Erdoğan, 2016:5).
4.7. Çoklu Doğrusal Regresyon Analiz Testi Sonuçları
Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinin OLS tahmin sonuçları Tablo 9’da gösterilmektedir. Sonuçları değerlendirmeye geçmeden önce çoklu doğrusal regresyon analizinde elde edilen regresyon denkleminin tahmin amaçlı kullanılabilmesi için 𝜀𝑖 hakkında belirlenen varsayımların test edildiği ve regresyon denkleminin tahminini etkileyecek olumsuz
bir sonuca rastlanmadığını belirtmek gerekir. Son olarak sıfır ortalama varsayımına bakmak için modelde yer alan değişkenlerin artıklarının ortalamasının sıfır olup olmadığını kontrol etmemiz gerekmektedir. Elde edilen sonuç (-0,00000000233) sıfıra eşit çıkmıştır. Bu aşamadan sonra çoklu doğrusal regresyon analizinin tahmin sonuçları değerlendirilebilir.
Tablo 9: Tahmin Edilen Modelin Sonuçları (Metod: OLS)
Değişkenler Katsayı Standart Hata t - istatistiği Olasılık (p) Değeri D2GSYH 3.300.067 5.161.208 6.393.982 0.0014 D2DK -41.364 15.760 -2.624.508 0.0468 D2YI 1.837.021 1.236.950 1.485.122 0.1976 D2TMS 2.992.589 2.534.424 1.180.777 0.2908 D2EO 860.032 1.074.704 0.800251 0.4599 D2IM -8.091.951 2.958.048 -3.114.627 0.0264 D2IMS -3.459.490 3.711.118 -0.932196 0.3940 CONS -3.181.314 2.785.646 -1.142.038 0.3052 𝑹𝟐 0.931391 Düzeltilmiş 𝑹𝟐 0.835337 D-W İstatistiği 1.365.065 F-İstatistiği 9.696.619 Olasılık ( F- istatistiği) 0.011820
Tablo 9’da düzeltilmiş 𝑅𝟐 değerinin 0.835 çıkması, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki değişmelerin %83’ünü açıklayabildiğini; F istatistiği sonucu ise, modelin bir bütün olarak anlamlı olduğunu ifade etmektedir. Bulgular, gayrisafi yurtiçi hasıla değişkeninin vergi gelirleri üzerinde pozitif ve istatistiki olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğunu, dolar kuru ve ihracat miktarı değişkenlerinin ise vergi gelirleri üzerinde negatif ve istatistikî olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Yapılan iadeler, toplam mükellef sayısı ve enflasyon oranı değişkenlerinin vergi gelirleri üzerinde pozitif bir etkisi olmakla birlikte bu etki istatistikî olarak anlamlı
değildir. İncelene mükellef sayısı vergi gelirleri üzerinde negatif bir etkiye sahip olmakla birlikte bu etki istatistikî olarak anlamlı değildir.
Tahmin sonuçlarına göre, vergi gelirleri üzerinde en etkili değişken gayrisafi yurtiçi hasıla olup bu değişkeni sırasıyla yapılan iadeler, toplam mükellef sayısı ve enflasyon oranı izlemektedir. Dolar kuru, ihracat miktarı ve incelenen mükellef sayısı değişkenleri vergi gelirleri üzerinde negatif bir etkiye sahip olmaktadır.
Aşağıda modelin denklemi ve analiz sonucuna göre oluşan katsayılar ile model belirlenmiştir.
Tablo 10: Tahmin Edilen Modelin Çoklu Doğrusal Regresyon Denklemi
Tahmin Komutu
=========================
LS D2VG D2GSYH D2DK D2YI D2TMS D2EO D2IM D2IMS C Tahmin Denklemi
=========================
D2VG = C(1)*D2GSYH + C(2)*D2DK + C(3)*D2YI + C(4)*D2TMS + C(5)*D2EO + C(6)*D2IM + C(7)*D2IMS + C(8)
İkame Katsayıları
=========================
D2VG = 330.006733454*D2GSYH - 41363.9971471*D2DK + 1.83702142393*D2YI +
29.925888479*D2TMS + 860032.569219*D2EO - 809.195052489*D2IM - 34.5948951975*D2IMS - 3181314.46213
5. SONUÇ
Kaynağını anayasadan alan, kişilerden ve kuruluşlardan kanun yoluyla toplanan vergi, devlet ve diğer kamu kuruluşlarının, kamu hizmetlerinin finansmanını karşılamak üzere kullanılmaktadır. Vergiler gelir, servet ve harcamalar üzerinden alınmaktadır. Belirlenen kalkınma planları ve ekonomik büyüme modelleri ile uyumlu olarak vergi politikaları belirlenmektedir. Küreselleşen dünyada yabancı sermaye yatırımlarını daha cazip hale getirmek için ülkede uygulanacak vergi politikaları etkendir. Ülkemizde vergilendirme süreci, sistemi ve tekniği Hazine ve Maliye Bakanlığına bağlı Gelir İdaresi Başkanlığı tarafından belirlenmektedir.
Bu çalışmada 2002-2016 dönemi için belirlenen faktörlerin Türkiye’de vergi gelirleri üzerindeki etkileri çoklu doğrusal regresyon modeli ile araştırılmıştır. Çalışmada verilerin durağanlığı Augmented Dickey-Fuller test istatistiği ile test edilmiş, kullanılmış olan serilerin ikincil farklarında durağan oldukları [I(2)] görülmüştür. Seriler arasındaki uzun dönemli ilişki Breusch-Godfrey Serial Correlation LM testi ile incelenmiş ve serilerin uzun dönemde otokorelasyon ilişkisine sahip olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Modelde farklı varyanslılık sorununun bulunup bulunmadığı Breusch-Pagan-Godfrey LMh istatistiği ile test edilmiş, farklı varyanslılık olmadığı görülmüştür. Ayrıca modelde hata terimlerinin normal dağıldığı ve bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı sorunu olmadığı gözlemlenmiştir.
Dolar kuru ve ihracat miktarı değişkenleri model de olarak anlamlı fakat negatif etkili olarak belirlenmiştir. Dolar kurunun belirlenen dönemler içinde artış eğilimi göstermesi vergi gelirleri üzerinde negatif bir etkiye sahip olmaktadır. İhracat miktarının zamanla azalması vergi gelirleri üzerinde negatif bir etki yaratmaktadır. Modelde gayrisafi yurtiçi hasıla pozitif ve anlamlı bir şekilde vergi gelirlerini artırmaktadır. Diğer değişkenlerin ise vergi gelirleri üzerinde anlamlı bir etkisi bulunmamaktadır. Ayrıca vergi gelirlerini etkileyen belirlenen değişkenler arasında olup Gelir İdaresi Başkanlığınca yapılan vergisel çalışmalar sürecinde oluşan yapılan iadeler, toplam mükellef sayısı ve incelenen mükellef sayısı değişkenleri modelde anlamlı bir etkiye sahip olmamaktadır. Sonuç olarak yapılan çalışmada, belirlenen değişkenler arasında vergi gelirlerini etkileyen tek pozitif ve anlamlı değişken gayrisafi yurtiçi hasıla olduğu tespit edilmiştir. Bu nedenledir ki, vergi gelirlerini artırmak için öncellikle gayrisafi yurtiçi hasılayı artırmaya yönelik etkili eylem planları ve politikalar belirlenmeli ve geliştirilmelidir. Çalışmamız bir çok teorik değerlendirmede belirtilen gayrisafi yurtiçi hasılanın vergi gelirlerinin önemli bir belirleyicisi olduğu, gayrisafi yurtiçi hasıla düzeyi yükseldikçe vergilenebilir tabanın genişlediği ve vergi gelirlerinin arttığı görüşünü desteklemektedir.
